基于业务规则的自学习预警系统的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·课题来源及意义 | 第10-11页 |
| ·业务规则研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·审计预警研究现状 | 第13页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论研究 | 第15-23页 |
| ·业务规则研究 | 第15页 |
| ·基于业务规则的开发方法 | 第15-17页 |
| ·JRules 系统研究 | 第17-21页 |
| ·JRules 系统架构 | 第18-19页 |
| ·JRules 工作原理 | 第19页 |
| ·JRules 规则库 | 第19-21页 |
| ·聚类分析研究 | 第21-22页 |
| ·预警系统研究 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 业务规则库的研究与构建 | 第23-34页 |
| ·审计业务逻辑的采集 | 第23-26页 |
| ·聚焦网络爬虫算法 FWCA | 第23-25页 |
| ·业务逻辑的提炼方法 | 第25-26页 |
| ·采集结果 | 第26页 |
| ·业务对象模型的设计 | 第26-30页 |
| ·业务对象模型的开发方法 | 第27页 |
| ·审计业务对象模型的设计 | 第27-28页 |
| ·审计业务对象模型的制定 | 第28-30页 |
| ·业务规则集的制定 | 第30-33页 |
| ·业务规则语言 | 第30-31页 |
| ·业务规则的创建 | 第31-33页 |
| ·审计业务规则集 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于业务规则的自学习预警模型研究 | 第34-53页 |
| ·预警机制研究 | 第34-39页 |
| ·预警机制工作原理 | 第34-35页 |
| ·JRules 规则引擎嵌入 | 第35-37页 |
| ·外部触发事件 | 第37-38页 |
| ·审计政策知识表示 | 第38-39页 |
| ·自学习机制研究 | 第39-46页 |
| ·自学习机制工作原理 | 第39-40页 |
| ·聚类算法 KNNFC | 第40-43页 |
| ·算法实验数据 | 第43页 |
| ·算法实验分析 | 第43-46页 |
| ·业务执行语言解析 | 第46-51页 |
| ·解析机制工作原理 | 第47页 |
| ·解析机制数据结构 | 第47-48页 |
| ·规则分解算法 BRDA | 第48-50页 |
| ·规则映射算法 RMA | 第50-51页 |
| ·自学习预警模型架构 | 第51-52页 |
| ·自学习预警模块功能 | 第51-52页 |
| ·自学习预警流程 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于业务规则的自学习审计预警系统设计 | 第53-62页 |
| ·系统功能需求 | 第53-54页 |
| ·系统设计方案 | 第54-57页 |
| ·系统整体设计 | 第54-55页 |
| ·系统模块设计 | 第55页 |
| ·模块通信设计 | 第55-56页 |
| ·系统界面设计 | 第56-57页 |
| ·系统开发实现 | 第57-61页 |
| ·系统开发环境 | 第57页 |
| ·系统开发流程 | 第57页 |
| ·系统部署环境 | 第57-58页 |
| ·系统预警演示 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
